Per aconseguir una major precisió en el nostre model d'aprenentatge automàtic, hi ha diversos hiperparàmetres amb els quals podem experimentar. Els hiperparàmetres són paràmetres ajustables que s'estableixen abans que comenci el procés d'aprenentatge. Controlen el comportament de l'algorisme d'aprenentatge i tenen un impacte significatiu en el rendiment del model.
Un hiperparàmetre important a tenir en compte és la taxa d'aprenentatge. La taxa d'aprenentatge determina la mida del pas a cada iteració de l'algorisme d'aprenentatge. Una taxa d'aprenentatge més alta permet que el model aprengui més ràpidament, però pot provocar que superi la solució òptima. D'altra banda, una taxa d'aprenentatge més baixa pot conduir a una convergència més lenta, però pot ajudar el model a evitar l'excés. És crucial trobar una taxa d'aprenentatge òptima que equilibri el compromís entre la velocitat de convergència i la precisió.
Un altre hiperparàmetre per experimentar és la mida del lot. La mida del lot determina el nombre d'exemples d'entrenament processats en cada iteració de l'algorisme d'aprenentatge. Una mida de lot més petita pot proporcionar una estimació més precisa del gradient, però pot provocar una convergència més lenta. Per contra, una mida de lot més gran pot accelerar el procés d'aprenentatge, però pot introduir soroll a l'estimació del gradient. Trobar la mida del lot adequada depèn de la mida del conjunt de dades i dels recursos computacionals disponibles.
El nombre d'unitats amagades en una xarxa neuronal és un altre hiperparàmetre que es pot ajustar. Augmentar el nombre d'unitats ocultes pot augmentar la capacitat del model per aprendre patrons complexos, però també pot provocar un sobreajustament si no es regularitza correctament. Per contra, reduir el nombre d'unitats ocultes pot simplificar el model, però pot provocar un ajustament insuficient. És important trobar un equilibri entre la complexitat del model i la capacitat de generalització.
La regularització és una altra tècnica que es pot controlar mitjançant hiperparàmetres. La regularització ajuda a prevenir el sobreajustament afegint un terme de penalització a la funció de pèrdua. La força de la regularització està controlada per un hiperparàmetre anomenat paràmetre de regularització. Un paràmetre de regularització més alt donarà lloc a un model més senzill amb menys sobreajust, però també pot provocar un subajustament. Per contra, un paràmetre de regularització més baix permet que el model s'ajusti més a les dades d'entrenament, però pot provocar un sobreajust. La validació creuada es pot utilitzar per trobar un paràmetre de regularització òptim.
L'elecció de l'algorisme d'optimització també és un hiperparàmetre important. El descens del gradient és un algorisme d'optimització d'ús habitual, però hi ha variacions com ara el descens del gradient estocàstic (SGD), Adam i RMSprop. Cada algorisme té els seus propis hiperparàmetres que es poden ajustar, com ara la disminució de l'impuls i la taxa d'aprenentatge. Experimentar amb diferents algorismes d'optimització i els seus hiperparàmetres pot ajudar a millorar el rendiment del model.
A més d'aquests hiperparàmetres, altres factors que es poden explorar inclouen l'arquitectura de xarxa, les funcions d'activació utilitzades i la inicialització dels paràmetres del model. Les diferents arquitectures, com les xarxes neuronals convolucionals (CNN) o les xarxes neuronals recurrents (RNN), poden ser més adequades per a tasques específiques. L'elecció de les funcions d'activació adequades, com ara ReLU o sigmoide, també pot afectar el rendiment del model. La inicialització adequada dels paràmetres del model pot ajudar l'algorisme d'aprenentatge a convergir més ràpidament i aconseguir una millor precisió.
Aconseguir una major precisió en el nostre model d'aprenentatge automàtic implica experimentar amb diversos hiperparàmetres. La taxa d'aprenentatge, la mida del lot, el nombre d'unitats ocultes, el paràmetre de regularització, l'algoritme d'optimització, l'arquitectura de xarxa, les funcions d'activació i la inicialització de paràmetres són tots hiperparàmetres que es poden ajustar per millorar el rendiment del model. És important seleccionar i ajustar acuradament aquests hiperparàmetres per aconseguir un equilibri entre la velocitat de convergència i la precisió, així com per evitar l'ajustament excessiu o insuficient.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Què és el text a veu (TTS) i com funciona amb IA?
- Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
- L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
- Què és el pati TensorFlow?
- Què significa realment un conjunt de dades més gran?
- Quins són alguns exemples d'hiperparàmetres d'algorisme?
- Què és l'aprenentatge ensamble?
- Què passa si un algorisme d'aprenentatge automàtic escollit no és adequat i com es pot assegurar-se de seleccionar-ne l'adequat?
- Un model d'aprenentatge automàtic necessita supervisió durant la seva formació?
- Quins són els paràmetres clau utilitzats en algorismes basats en xarxes neuronals?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning